Obsługa klienta AI 24/7 dla sklepu z odzieżą, z człowiekiem w pętli.
Zbudowałem system obsługi klienta dla marki odzieżowej sprzedającej przez własny sklep online: widget czatu na stronie i panel z ticketami. Agent AI odpowiada na pytania klientów na podstawie realnych danych sklepu: status zamówienia, śledzenie paczki, dostępność rozmiaru, polityka zwrotów i wymian. Proste sprawy zamyka sam, wrażliwe przekazuje do obsługi jako gotowy szkic.
Widget na stronie sklepu
Klient pisze na czacie wbudowanym w sklep dokładnie wtedy, kiedy ogląda produkty. Też wieczorem i w weekend. Czat wygląda jak część Twojej strony i odpowiada od razu, zamiast odsyłać klienta do maila i kazać mu czekać do następnego dnia.
Agent AI odpowiada z danych sklepu
Agent zna Twoje zamówienia, stany magazynowe i polityki. Sam sprawdza status paczki, śledzenie, dostępność rozmiaru i warunki zwrotu. Odpowiada konkretem, nie ogólnikiem. Kiedy nie ma danych, dopytuje albo przekazuje sprawę dalej.
Człowiek w pętli
Wrażliwe sprawy (reklamacje, zmiana adresu, zwrot poza standardem) agent przygotowuje jako szkic odpowiedzi i kieruje do obsługi w panelu. Człowiek zatwierdza jednym kliknięciem albo poprawia. Klient nigdy nie dostaje błędnej decyzji automatu.
Marka odzieżowa streetwear z mocnym Instagramem, która sprzedaje przez własny sklep online: bluzy, longsleeve'y, spodnie. Kilka tysięcy zamówień miesięcznie, mały zespół, nikt nie siedzi na pełen etat przy obsłudze klienta. Sprzedaż rośnie, ale skrzynka i czat puchną od tych samych pytań.
Te same pytania wracają setki razy: gdzie moja paczka, czy ta bluza leci oversize, czy jest jeszcze rozmiar L, jak wymienić na inny rozmiar. Klient pisze wieczorem albo w weekend, czyli wtedy, kiedy kupuje najwięcej. Potem czeka do poniedziałku na odpowiedź albo zostawia pod ostatnim postem komentarz „brak kontaktu”.
Część koszyków nigdy się nie domyka, bo nikt nie zdążył odpisać, czy dany rozmiar jest dostępny. Przy każdym dropie liczba wiadomości skacze, a mały zespół tonie w przepisywaniu numerów śledzenia i tabel rozmiarów zamiast pakować zamówienia. Im więcej sprzedajesz, tym bardziej obsługa staje się wąskim gardłem.
Zbudowałem ShopDesk dokładnie pod ten ból. Agent AI podpięty pod dane Twojego sklepu (Shopify, WooCommerce, BaseLinker) odpowiada na czacie i mailu na realnych danych, nie z głowy: statusy, śledzenie, dostępność rozmiarów, zwroty i wymiany. Ty masz panel. Widzisz każdą rozmowę i ticket, zatwierdzasz wrażliwe odpowiedzi, ustawiasz bazę wiedzy i ton marki bez programisty.
- Krok 1: Inwentaryzacja. Spisujemy razem ofertę, tabele rozmiarów i polityki (zwroty, wymiany, dostawa) oraz sytuacje, w których ma wchodzić człowiek. Wszystko trafia do panelu jako baza wiedzy agenta, którą edytujesz w każdej chwili bez programisty.
- Krok 2: Konta na Twoje dane. Stawiam system pod Twój sklep: osobne konto, osobna baza danych, izolacja pod RODO. Dane klientów zostają u Ciebie.
- Krok 3: Integracja sklepu i strojenie. Podpinam agenta pod Twoją platformę (Shopify / WooCommerce / BaseLinker) i stroję ton marki oraz progi: co agent zamyka sam, a co idzie do Ciebie jako szkic. Testujemy razem na 20-30 realnych zapytaniach klientów.
- Krok 4: Wpięcie widgetu i przekazanie. Wpinam czat na stronę sklepu i pokazuję zespołowi panel: jak zatwierdzać szkice, jak edytować bazę wiedzy. Po tym sklep obsługuje czat samodzielnie.
Zacznij od 20-minutowej rozmowy. Pokażę Ci na żywo, jak agent obsługuje przykładowe zapytania klientów (gdzie paczka, dostępność rozmiaru, wymiana), jak wygląda panel z ticketami i zatwierdzaniem szkiców. Omówimy, co Twój sklep musi przygotować, żeby ruszyć.
Skrzynka i komentarze dalej pełne tych samych pytań, a zespół traci godziny dziennie na przepisywanie numerów śledzenia i tabel rozmiarów. Wiadomości po godzinach czekają do rana. Klient w tym czasie kupuje u marki, która odpisała pierwsza, albo zostawia publiczny komentarz „nie odpowiadają”. Przy każdym dropie wąskie gardło robi się tylko większe.
Wyniki, które uznajemy za sukces wdrożenia w sklepie z odzieżą:
- <30 sekund średni czas odpowiedzi na czacie i mailu, o każdej porze.
- Powtarzalne pytania zamknięte bez człowieka. Status zamówienia, śledzenie, dostępność rozmiaru, polityka zwrotów.
- Wrażliwe sprawy (reklamacje, wymiany, zwroty) trafiają do obsługi jako gotowy szkic. Człowiek zatwierdza w sekundy zamiast pisać od zera.
- Zespół odzyskuje godziny dziennie na pakowanie zamówień i realne problemy klientów zamiast odpisywania na te same pytania w kółko.
Panel obsługi od środka.
Tak wygląda panel: tickety w widoku Kanban (auto-obsłużone i czekające na człowieka), karta zgłoszenia z kontekstem zamówienia i szkicem do zatwierdzenia oraz konfiguracja bazy wiedzy i automatyzacji.
Zacznijmy pracować nad Twoim systemem.
Napisz mi, co Cię boli. Zobaczymy razem, co da się z tym zrobić.